Using AI agents to secure Google infrastructure

WSO2 Releases Agent Manager as Enterprises Look to Control Growing AI Agent Sprawl

WSO2 vừa phát hành Agent Manager như giải pháp cho vấn đề AI Agent Sprawl ngày gia tăng trong doanh nghiệp. Nền tảng mã nguồn mở này cung cấp centralized governance, identity management, security controls và operational oversight cho toàn bộ hệ sinh thái AI agent. Việc thiếu kiểm soát sẽ dẫn đến rủi ro bảo mật, quản lý phân quyền và khó khăn trong việc giám sát hiệu suất. Agent Manager giúp doanh nghiệp giải quyết các thách thức này bằng cách tích hợp với các công nghệ hiện có như Kubernetes và cung cấp dashboard giám sát tập trung. Đây là giải pháp đáng cân nhắc cho tổ chức đang triển khai nhiều AI agent cần quản lý an toàn và hiệu quả.

WSO2 Agent Manager giúp doanh nghiệp quản lý và kiểm soát hệ sinh thái AI agent đang ngày càng gia tăng, giải quyết bài toán quản trị trung tâm.

You don't need a Mac to develop iOS apps anymore — Expo blog

Exra mới tung ra EAS Simulator, dịch vụ cung cấp iPhone trong cloud cho mọi lập trình viên. …

The DevFest Community Workshop Experience: Building Real Agents Together

Google khởi động tour DevFest Community Workshop tại New York với định dạng Workbench dạy mental models chứ không copy-paste code. Người tham dự xây dựng multi-agent system sử dụng Agent Development Kit, Veo 3.1, Memory Bank, RAG Engine trên Gemini Enterprise Agent Platform. Lab tích hợp BigQuery data vào autonomous bidding pipelines với self-patching safety harnesses. Tour này tiếp tục đến 5 thành phố nữa trong mùa thu, bắt đầu từ Atlanta ngày 30 tháng 10. Workshop nhấn mạnh cách thực hành xây dựng long-running, self-evolving agents thay vì chỉ học lý thuyết.

Workshop này dạy bạn cách xây dựng hệ thống agent đa tác vụ tự tiến hóa thay vì chỉ sao chép code.

How a global fintech scaled coding agent traffic with Dedicated Model Inference

Một ngân hàng toàn cầu đang chuyển đổi sang dịch vụ inference độc lập để mở rộng hệ thống coding agent. Họ sử dụng Together's DMI cho phép các đội kỹ thuật kiểm soát trực tiếp việc mở rộng quy mô, lựa chọn model và quy trình testing. Giải pháp này giúp xử lý tăng 40% lượng traffic mà không cần thêm infrastructure. Việc triển khai DMI đã giảm thời gian response từ 500ms xuống còn 150ms và tăng 25% tỷ lệ completion thành công cho các tác vụ coding. Cách tiếp cận này cho thấy tầm quan trọng của việc trao quyền trực tiếp cho engineering teams trong việc quản lý AI resources để tối ưu hiệu suất hệ thống.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách các đội kỹ thuật kiểm soát trực tiếp việc mở rộng, lựa chọn mô hình và thử nghiệm trong hệ thống AI Together DMI.

The new AgentCore Runtime is now available in Amazon Bedrock AgentCore

Amazon Bedrock vừa tung ra AgentCore Runtime mới trên nền tảng của mình. AgentCore Runtime là framework từ AWS giúp xây dựng AI agents với hiệu suất cao và khả năng mở rộng tốt. AgentCore sử dụng kỹ thuật conversation chains để duy trì ngữ cảnh hội thoại và hỗ trợ memory management hiệu quả. Việc triển khai AgentCore Runtime giúp giảm latency lên đến 30% so với phiên bản trước. Lập trình viên nên xem xét áp dụng AgentCore khi phát triển các AI agents cần xử lý tác vụ phức tạp và duy trì trạng thái hội thoại dài.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách sử dụng AgentCore Runtime mới trên Amazon Bedrock để phát triển ứng dụng AI tiên tiến hơn.

Introducing Astra for Law

OpenAI giới thiệu Astra for Law nhằm mang lại trí tuệ tiên phong cho ngành luật với các quy trình làm việc tùy chỉnh và kiểm soát cấp độ pháp lý. Hệ thống tích hợp nhiều nguồn dữ liệu pháp luật liên kết và đảm bảo bảo mật tuyệt đối cho công việc khách hàng. Công cụ này giải quyết nhu cầu về AI an toàn và hiệu quả trong môi trường pháp lý chuyên sâu. Việc hợp tác giữa OpenAI và các công ty luật tạo ra nền tảng đáng tin cậy cho xử lý thông tin nhạy cảm.

Astra for Law mang lại trí tuệ hàng đầu, quy trình tùy chỉnh và kiểm soát bảo mật cho công việc pháp lý của bạn.

AI Threat Landscape Digest: July–August 2026

Bối cảnh AI tháng 7-8/2026 chứng kiến sự gia tăng đáng kể các cuộc tấn công vào model fine-tuning, với hơn 70% tổ chức bị ảnh hưởng. Nguyên nhân kỹ thuật chính là kỹ thuật data poisoning và model stealing, trong đó tinh chỉnh có giám sát (supervised fine-tuning) trở thành mục tiêu hàng đầu. Hệ quả bao gồm sự suy giảm độ chính xác lên đến 23% trong các model bị tấn công và tổn thất tài chính ước tính 2.3 tỷ USD từ việc mất dữ liệu nhạy cảm. Điểm đáng học là các tổ chức cần triển khai hệ thống detection như RobustDefense và đặc biệt chú trọng đến kỹ thuật watermarking để bảo vệ model trước các mối đe dọa mới nổi này.

Bài cung cấp cái nhìn sâu sắc về những mối đe dọa AI mới nhất và cách ứng phó hiệu quả.